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UniRepLKNet

统一架构的大核卷积网络，提升多模态识别与时间序列预测精度

UniRepLKNet大核卷积多模态识别时间序列图像识别Github开源项目

UniRepLKNet项目提出了一个适用于图像、音频、视频、点云和时间序列的大核卷积网络统一架构。通过提供四个设计大核卷积网络的架构指南，显著提升了多模态数据的识别性能。特别是在全球温度和风速预测等挑战性的时间序列预测任务中，UniRepLKNet表现优异，超过了现有系统。这一项目不仅重振了卷积神经网络在传统领域的表现，还展示了其在新兴领域的广泛应用潜力。

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DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型，为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等，并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模，支持基础和对话应用，可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证，为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。
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RegNetY-12GF模型致力于图像分类，先在ImageNet-12k上预训练，再在ImageNet-1k上微调。其结构支持多项增强功能，如随机深度和梯度检查点，提高模型准确性和效率。基于timm库实现，广泛用于特征图提取和图像嵌入，适用于多种图像处理场景。
upernet-swin-large - Swin Transformer 与 UperNet 结合的语义分割方法
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multi_token - 将多模态嵌入到大语言模型的开源框架
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multi_token是一个开源项目，旨在扩展大语言模型的多模态处理能力。该框架支持将图像、音频、文档和视频等多种模态编码为统一格式，并嵌入到单个模型中。它提供了简便的实现方法，使开发者能够轻松构建支持长文档、图像、音频和视频等多模态输入的语言模型。
6DRepNet - 全范围无约束头部姿态估计方法
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6DRepNet是一种创新的头部姿态估计方法，采用6D旋转矩阵表示和测地线距离损失函数。该方法能学习完整的旋转外观，实现无约束全范围头部姿态预测。在AFLW2000和BIWI数据集上，6DRepNet显著优于现有方法，平均角度误差降低20%。项目提供pip安装包，支持实时摄像头演示。
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Mono-InternVL是一个融合视觉编码和文本解码的原生多模态大语言模型。它通过专家混合机制和内生视觉预训练方法优化视觉理解能力，同时保持强大的语言能力。该模型基于InternLM2构建，拥有1.8B激活参数，在多项视觉语言基准测试中表现优异，并将首个token的延迟降低67%，大幅提升了部署效率。
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